Análise de Dados em Ciências Sociais
R e RStudio
Doutorando em Saúde Pública na Fiocruz/ENSP
Apresentação
Realizo análises quantitativas para estudar fenômenos sociais.
Dados públicos sobre políticas públicas e sua interseção com aspectos político-eleitorais.
Tenho experiência em pesquisa de opinião pública, com foco em análise de tendências e comportamentos políticos e eleitorais do eleitor brasileiro.
Convencimento de que é um local relevante para atuar
O mercado ainda apresenta uma demanda significativa.
Porque?
- Uma sólida formação sociológica e política.
- Manipulação e produção de análise de dados.
- Apresentar caminhos para ser um cientista social com capacidade analítica quantitativa, e não um cientista de dados.
O ofício da profissão
A caixa de ferramentas do pesquisador em ciências sociais:
- O conhecimento teórico para ter a capacidade de formular perguntas de pesquisa relevantes e bem elaboradas, que podem contribuir para a evolução da discussão.
Pergunta: Um alto nível de desigualdade favorece o sucesso eleitoral de lideranças populistas?
- A coleta das informações em uma base de dados secundária.
3) Manipulação dos dados
Seleção das variáveis relevantes, escolher os conjuntos de dados que são pertinentes ao objetivo da análise.
Limpeza e preparação dos dados, tratar os dados para remover possíveis erros, construção de indicadores, inconsistências e valores ausentes, além de formatá-los de maneira adequada para a análise.
4) Plano de análise
Análise exploratória, realizar uma análise inicial para entender a estrutura e as características dos dados, utilizando técnicas estatísticas descritivas e visualizações de dados.
Escolha das técnicas de análise, selecionar as técnicas estatísticas apropriadas para responder às perguntas de pesquisa ou atingir os objetivos da análise.
- Estatistica descritiva, modelos de quase experimento, survey.
Opções de gráficos adaptados às características da variável e às perguntas da pesquisa.
5) Validação dos resultados
Verificar a robustez dos resultados e a confiabilidade das conclusões, considerando eventuais limitações dos dados e das técnicas utilizadas.
6) Plotagem dos resultados
Gráficos
6) Plotagem dos resultados
Tabelas
7) Escrita do texto
Interpretação dos resultados, interpretar os resultados obtidos a partir da análise dos dados, relacionando-os com o contexto do problema ou da questão de pesquisa.
Comunicação dos resultados, comunicar de forma clara e objetiva os resultados da análise, por meio de relatórios, apresentações ou outros formatos, para públicos interessados ou envolvidos.
Por que aprender R?
- No ambiente R, é possível realizar cinco dos sete processos elencados anteriormente.
Por que aprender R?
O RStudio é um ambiente integrado de desenvolvimento, projetado especificamente para o uso do R, uma linguagem poderosa para análise de dados e programação estatística
Ele oferece uma interface amigável que combina ferramentas como editor de script, console interativo, visualização de gráficos e gerenciamento de arquivos e projetos, facilitando o fluxo de trabalho para análises e relatórios.
Por que aprender R?
O que você vai aprender
Manipular
O que você vai aprender
Analisar
Outros usos
Livros
Outros usos
Relatórios
Outros usos
Sites
O método
Manipulação de bases de dados
- Variáveis
- Long, wider
- Importar e exportar
- Construir novas variáveis
- Estatística
Estatísticas descritivas
- Conteúdos aplicados ao R
Conseguir reproduzir o conhecimento em outras linguagens.
Objetivo do curso
Desenvolver a capacidade de carregar e manipular dados, construir base de dados, obter informações na web, bem como realizar análises estatísticas descritivas.
O que vão aprender?
- Manipular e tratar banco de dados no Rstudio (ambiente tidyverse).
- Produzir estatística descritiva no Rstudio (ambiente tidyverse).
- Implementar projetos de pesquisa no Rstudio (ambiente tidyverse).
Cronograma do curso
Seção 1: Introdução a linguagem R, Rstudio e ambiente tidyverse
- Apresentação do Curso e cronograma das aulas.
- Introdução ao ambiente tidyverse.
- Técnica de organizar um script.
- Um pouco sobre dados e o funcionamento do Rstudio.
Cronograma do curso
Seções 2: Manipulação de dados
- Fundamentos, pacotes e estruturas de dados.
- Importar e exportar dados no R.
- Boas práticas de tratamento de dados.
- Combinando bases distintas (joins e merges).
Cronograma do curso
Seções 3: Análise exploratória de dados e o Tidytext
- Modos de sumarizar os dados.
- Introdução ao tidytext.
Cronograma do curso
Seções 4: Visualização estatística de dados; o que fazer e o que não fazer com o ChatGPT
- Introdução ao Ggplot.
- Transformando tabelas em gráficos.
- Boas práticas do uso do ChatGPT.
Funcionamento das aulas
14:00 - 16:00 - Conteúdo.
16:30 - 18 horas - Parte prática.
O GitHub
Instalar o R
Vamos para o RStudio
Video
Aula 1